FDOE 示例中非功能输出的功能输入？大家好，
我有一位客户为 JMP Pro 构建了一个业务案例，他们在非功能性输入和功能性输出（特别是针对生物反应器工艺开发）的 FDOE 方面为 FDE 建立了许多价值声明。有没有人有任何关于正在使用的功能输入（甚至是功能输入和功能输出？）的好例子，我可以分享它在哪里驱动了价值/新的理解？
回复：FDOE 示例中非功能输出的功能输入？下面是如何执行此操作的示例。
它有用的领域包括用于烧结过程和采矿矿石回收过程的传入粉末的粒度分布。
回复：FDOE 示例中非功能输出的功能输入？嘿本，好问题。我听到最多的关于功能机器学习或功能因素的案例是确定一条曲线是否正常或某条曲线是否可以预测结果。我第一次出售 FDE 时，该公司正在检查流程中的真空压力表。他们知道当他们制造出好产品时曲线是什么样子，以及当他们制造出坏产品时曲线有何不同。这使他们能够在流程的早期标记出“不良”批次。这是@Jason_Wiggins和我为掌握 JMP 制作的快速视频。 确定曲线因子形状对响应的影响 - JMP 用户社区
对于功能因素和响应来说，这是一个挑战@HadleyMyers和我为此制作了一个视频，但这是一个非常复杂的过程。我们举了一个例子，有人在禁食时监测血糖水平，然后在吃完选定的零食后监测血糖水平。这是通用磨坊公司试图开发糖尿病友好型零食的真实例子。
新的 FDE 演示 - 连续输入和输出 - JMP 用户社区
回复：FDOE 示例中非功能输出的功能输入？嗨本，
FDE 还用于生物处理中的功能输入和输出。考虑一个拥有在线和离线数据的滴度流程。通常，您只需捕获起始值或几个特定时间点的快照，例如在生长最终开始的初始阶段之后。
Lonza 使用这两个数据流找到了一个模型，可以很好地从离线数据中预测在线数据。然后，他们可以仅根据离线数据预测在线数据，这比整个过程要早得多（40 小时后与 120 小时后）。不确定他们最终实现了它，但他们进行了测试运行并验证了该模型的工作非常准确。他们本应出席 2020 年慕尼黑探索展，但由于客户未提供许可，因此未获得共享材料或记录的最终批准，并且该活动以虚拟形式进行。
如果你没有说出 Lonza 的名字并保持它相当抽象，那么这应该是没有问题的。他们还进行了其他演示，其中场景可能适合具有功能输入和标量输出的 FDE，尽管他们有不同的重点（andreas trautmann、claire baril、anne-catherine portman，其中一些演示者和我认为在 DSE24 anne-catherine有另一个演示）。
